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《深度学习与计算机视觉》


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深度学习与计算机视觉》是本系列第一门课程,从深度学习基本网络模型出发,到TensorFlow工具使用方法,涉及图像物体检测图像分割看图说话图像问答图像生成图像检索等CV领域的应用实践。


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豪华讲师团队

超强学术&工业背景,值得信赖!


■ Ivan老师:Google AI实验室工程师。清华大学本科,CMU PhD,在AAAI、IJCAI、AISTATS等顶级会议上发表过多篇论文。熟练机器学习、深度学习与统计、凸优化。


■ Pen老师:博士毕业后任职于国内巨头公司人工智能实验室,从事深度学习和图像相关的研究与应用。TKDE的审稿人,同时在SIGIR、UbiComp、TKDE、CIKM、ICMR等顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文。


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每次直播课均有案例讲解,理论与实践结合,高效掌握课程内容。

助教细讲课件代码,学员实训完成作业,报名参与实战Case,学以致用。

直播签到+实训签到+活跃度追踪+缺勤提示,管理规范,制度完善,效果有保障。


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完成直播+实训,可获大数据文摘x稀牛学院颁发的毕业证书,可用于简历和面试

学习期间,根据50%平时成绩+30%结业项目+20%分享精神的分数累计标准,表现优异者,可获学费全额退返


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详细课程安排

精心设计,只为不负期待!


第1讲 深度学习与图像分类/Image Classification

直播课程:

1. 深层神经网络DNN/MLP

2. 卷积神经网络介绍/CNN(AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet) 

3. 图像分类/Image Classification

4. 案例:ResNet/GoogLenet完成图像分类

云平台实训:

读懂CS231n手写的CIFAR‐10图像分类


第2讲 Tensorflow工具介绍

直播课程:

1. Tensorflow与Keras介绍

2. 用Tensorflow完成MLP分类讲解

3. 案例:Tensorflow完成GoogLeNet/ResNet图像分类

云平台实训:

Tensorflow完成的VGG/GoogLeNet/ResNet图像识别


第3讲 图像物体检测/Image Detection

直播课程:

1. 区域卷积神经网络/R-CNN(SPPnet,Fast/Faster R-CNN,R-FCN)

2. 物体检测/object detection & localization

3. 人脸检测/face detection

4. 案例:Tensorflow Faster R-CNN完成物体检测,Tensorflow Object Detection API使用

云平台实训:

Tensorflow的ObjectDetectionAPI完成物体检测


第4讲 图像分割/Image Segmentation

直播课程:

1. 显著性检测/Saliency Detection

2. 物体分割/Object Segmentation(GraphCut,GrabCut等)

3. 语义分割/Semantic Segmentation(FCN,CRF/MRF)

4. 案例:自动驾驶场景图片的语义分割——全卷积网络DeepLab

云平台实训:

Tensorflow的图片语义分割任务


第5讲 看图说话/Image Captioning

直播课程:

1. 循环神经网络与LSTM介绍

2. 看图说话原理与结构

3. MSCOCO,Flickr8K,Flickr30k数据集介绍

4. 案例:用Tensorflow完成的Show, attend and Tell

云平台实训:

Tensorflow的ImageCaption看图说话实现


第6讲 图像问答/Image Question Answering

直播课程:

1. 数据集介绍(VQA,Visual Genome)

2. Image Question Answering原理及结构

3. 注意力机制及外部知识库

4. 案例:tensorflow完成的图像智能问答系统

云平台实训:

Tensorflow完成的图像智能QA系统


第7讲 图像生成/Image Generation

直播课程:

1. 对抗生成网络(GAN)

2. GAN在图像生成中的应用(图片分布学习、以文生图)

3. GAN在传统问题中的应用(超分辨、语义分割)

4. 案例:图像复原的超分辨(SRGAN)模型应用

云平台实训:

用GAN完成图像生成


第8讲 图像检索/Content-based Image Retrieval

直播课程:

1. 检索特征(颜色,纹理,形状,局部特征,Bag of Visual Words)

2. 相似度度量标准与ANN(KD-tree,Locality Sensitive Hash)检索加速技术

3. 双向检索技术(以图搜图&以文搜图)

4. 案例:用Tensorflow搭建以图搜图系统

云平台实训:

用Tensorflow完成一个图像检索系统


课程时间安排

每一个周末都是成长好时机!


注:课程时间暂定如上图,如有调整,请以班主任通知为准。


■ 课程直播:2017年8月26日开课,共8次,每周六周日北京时间20:00~22:00

*错过直播可收看回放,有效期一年

*课程讲义实时更新发布,学员掌握第一手学习资料


往期课程评价

陪伴是最长情的告白!




1.规范的班级管理

直播提示+实训提示+群签到+作业评分+活跃度追踪+缺勤提示,增强自律、避免懒惰,从制度上保证学有所成。



2.耐心的助教答疑

助教团队是一群暖心学霸,云计算中心运维研发、华中科技大博士、大学老师、帝国理工的硕士~~超有爱的强迫症团队?




3.满意的学员评价

稀牛学院,不仅仅是网络课程学习。超越简单的视频听讲模式,给学员更好的学习体验和学习效果。


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